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기술 정보 #2: GLEIF의 LEI 데이터 이의 제기 시설 전반의 데이터 품질 업데이트

이 블로그 게시물에서는 GLEIF의 데이터 품질 관리 및 데이터 과학 책임자인 Zornitsa Manolova가 이의 제기자 역할을 위한 새로운 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)인 GLEIF LEI 데이터 이의 제기 시설에 대한 최신 업데이트를 설명합니다.


저자: 조니차 마놀로바

  • 날짜: 2024-10-29
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글로벌 LEI 색인에 들어 있는 데이터는 엄격한 데이터 품질 관리 시스템 덕분에 품질이 높습니다. GLEIF는 LEI 데이터 사용자에게 권한을 부여하고 데이터 투명성을 높이기 위해 지속적으로 노력하고 있으며, 이를 통해 개별 기관 수준에서 데이터 거버넌스와 규정 준수가 향상되고 신뢰할 수 있는 오픈 데이터 이니셔티브를 위한 견고한 기반이 마련됩니다.

LEI 데이터 품질 관리 시스템의 핵심 구성 요소는 GLEIF LEI 데이터 이의 제기 기능으로, LEI 데이터를 업데이트할 수 있는 능력을 모든 이해 당사자에게까지 확장하는 역할을 합니다.

이 시설의 사용자 경험을 향상하고자 GLEIF는 이의 제기자 역할을 위한 새로운 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 도입했습니다. 이 새로운 인터페이스를 통해 LEI 데이터 사용자가 제기한 모든 이의를 한곳에서 원활하게 확인하고 추적할 수 있어 프로세스가 간소화되고 투명성이 높아집니다.

새로운 내용

지금까지는 LEI 데이터 사용자가 이의 제기 및 해결을 확인하는 이메일 알림을 받았습니다. 새로운 GUI를 통해 사용자는 현재 진행 중인 이의 제기와 과거 이의 제기에 대한 전체적인 개요를 제공하는 포괄적인 대시보드를 사용할 수 있습니다.

이는 사용자에게 이의 제기 제출에 대한 더 많은 통제력과 가시성을 제공한다는 부분에서 큰 진전입니다.

GUI에 액세스하는 방법
새로운 인터페이스는 이의 제기자 계정이 있는 모든 기존 사용자와 신규 사용자에게 자동으로 제공됩니다. 액세스하는 데 추가 단계가 필요하지 않으므로 유용합니다. 사용자는 LEI 검색을 통해 계정에 로그인하고 화면 오른쪽 상단에 있는 대시보드 링크에 액세스할 수 있습니다. 혹은 사용자는 challengemanagement.gleif.org를 통해 GUI에 직접 접근할 수 있습니다. 이 액세스 링크는 이의 제기가 성공적으로 생성되었음을 확인하는 이메일 알림에도 포함되어 있습니다.

이것이 중요한 이유

새로운 GLEIF LEI 데이터 이의 제기 GUI의 도입은 여러 가지 중요한 이점을 선사합니다.

  • 더욱 광범위한 사용자 참여 장려: GLEIF는 사용하기 쉬운 대시보드를 제공함으로써 LEI 데이터 사용자가 LEI 데이터의 정확도와 품질 개선에 적극적으로 기여하도록 장려합니다.
  • 투명성 강화: 새로운 인터페이스는 사용자에게 이의 제기에 대한 자세한 개요를 제공하며, 검색 및 필터링 옵션으로 더 쉽게 탐색할 수 있도록 해 줍니다.
  • 백엔드 개선: 프런트엔드 GUI가 사용자 경험을 혁신했다면, 기능을 개선하기 위한 많은 작업이 내부적으로도 진행되었습니다. 예를 들어 제3자가 일괄 이의 제기를 제출할 수 있도록 하는 고급 역할 기반 권한이 추가되었습니다.

일괄 이의 제기란?

일괄 이의 제기는 여러 이의 제기를 하나의 제목과 설명으로 통합하여, 사용자가 많은 수의 이의 제기를 동시에 관리하기 쉽도록 해 줍니다. 이 새로운 업데이트를 통해 사용자는 이제 일괄 이의 제기를 더욱 효율적으로 제기, 추적 및 해결할 수 있으며, API를 통해 프로세스를 자동화할 수도 있습니다. 이 기능은 요청 당사자와 특정 사용 사례에 대한 철저한 평가 후 사용자에게 제공됩니다. 글로벌 LEI 시스템의 운영상 안정성을 유지하고 LEI 관리 기관에 과도한 부담이 가는 것을 피하기 위해, GLEIF는 일괄 이의 제기 기능에 대한 액세스 권한을 부여할 사용자 수와 사용자를 결정할 권리를 보유합니다.

일괄 이의 제기를 활용하는 데 관심이 있는 일반 LEI 데이터 사용자는 info@glief.org를 통해 GLEIF에 문의하여 자세한 내용을 확인하시기 바랍니다.

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저자 소개:

조니차 마놀로바는 Global Legal Entity Identifier Foundation(GLEIF) 데이터 품질 관리 및 데이터 과학 팀을 이끌고 있습니다. 2018년 4월부터 혁신적인 데이터 분석 접근 방식을 도입하여 확립된 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 프레임워크를 향상하고 개선하는 일을 맡고 있습니다. 과거에는 PwC Forensics의 국제 금융 조사에서 포렌식 데이터 분석 프로젝트를 관리했습니다. 독일 마르부르크 필리프 대학교에서 기계 학습에 중점을 둔 컴퓨터 공학 학위를 이수했습니다.


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데이터 관리, 데이터 품질, GLEIF 서비스, 기술 업데이트, 글로벌 LEI 색인